Google устранила две уязвимости нулевого дня в Android

Пост опубликован в блогах iXBT.com, его автор не имеет отношения к редакции iXBT.com

Компания Google выпустила обновление для операционной системы Android, которое устраняет две уязвимости, обнаруженные недавно. По информации от Google, эти уязвимости могли быть использованы для атак на устройства. Обновление исправляет CVE-2024-53197 и CVE-2024-53150.

Первая уязвимость, CVE-2024-53197, была выявлена Amnesty International совместно с Бенуа Севеном из Google. Ранее Amnesty сообщала, что компания Cellebrite, разрабатывающая инструменты для анализа устройств, использовала цепочку из трёх уязвимостей нулевого дня для взлома Android-устройств. В частности, CVE-2024-53197 применялась против сербского студенческого активиста силами, использовавшими оборудование Cellebrite.

Автор: qwen ai Источник: chat.qwen.ai

Вторая уязвимость, CVE-2024-53150, связана с ядром операционной системы. Детали её эксплуатации не раскрываются, но её обнаружение также приписано Севену.

Google отметила, что наиболее критичная из уязвимостей позволяет удалённо повысить привилегии в системе без взаимодействия с пользователем. Исправления исходного кода будут опубликованы в течение 48 часов, а партнёры Android получили уведомления о проблемах за месяц до публичного релиза.

Поскольку Android имеет открытый исходный код, выпуск патчей для конкретных устройств зависит от их производителей.

Источник: techcrunch

Автор не входит в состав редакции iXBT.com (подробнее »)
Об авторе
Интересуюсь технологиями и рассказываю о них вам.

0 комментариев

Добавить комментарий

Сейчас на главной

Новости

Публикации

Пад-тай: как государственная политика помогла жареной лапше стать гастрономическим символом Таиланда

Пад-тай сегодня кажется блюдом, которое существовало в Таиланде всегда. Рисовая лапша шипит в воке, тамаринд даёт кислинку, рыбный соус — солёность, пальмовый сахар —...

✦ ИИ  Разбор: нейросеть среди методов оценки кандидатов — где она ошибается и почему этого не видно в отчётах

Разбор методов оценки кандидатов с помощью нейросетей: расчёт потерь скрининга, пример Amazon, NYC Local Law 144, AI Act ЕС и ст. 16 152-ФЗ.

Почему в России на севере строили дома с двускатными крышами, а на юге с четырёхскатными

Если внимательно присмотреться к старым деревенским домам в разных частях нашей страны, в глаза бросается заметное различие. На севере, например, в Карелии, Архангельской, Вологодской, Мурманской...

Как ASUS Eee PC изменили рынок ноутбуков и почему они исчезли из продажи

Эх, этот 2007 год, всем он запомнился по разному, в компьютерной среде вспомнят революцию на рынке ноутбуков и появление нетбуков как отдельного класса ПК. В середине 2000‑х ноутбуки были...

Мост «Британия»: гигантские железные трубы, из которых сделали железнодорожный переход

В середине XIX века инженерам пришлось решать задачу, которая сегодня звучит почти странно: как провести тяжёлые поезда через морской пролив так, чтобы под мостом продолжали проходить парусные...

Почему AI-агенты тратят тысячи токенов на простые задачи и можно ли это исправить

Недавно обратил внимание на интересную особенность AI-агентов. Просишь нейросеть исправить небольшую ошибку в коде или найти информацию в нескольких документах, а в итоге она делает десятки...